序列化是将Python对象转换为字节流(binary stream)的过程,以便将数据保存到文件中或者通过网络传输。 Python中的pickle模块可以将复杂的Python对象序列化为字节流。 2.反序列化(Deserialization) 反序列化是将字节流重新转换为原始的Python对象的过程。 pickle.load就是实现这个功能的函数,它从文件中读取序列化的字节流,...
数据增强:在训练深度学习模型时,数据增强可以视为一种正则化形式。通过在训练过程中引入随机变化(如旋转、缩放、剪裁或颜色变化),模型被迫学习更加鲁棒的特征,这有助于提高其在新、未见过的数据上的性能。 参数平均(如SWA):参数平均,如随机权重平均(SWA),是一种通过在多个训练点上平均模型参数来改进模型最终性能的...
机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。深度学习是机器学习的一种特殊方法,其核心是人工神经网络(ANN)。深度学习通过构建多层神经网络模型,使用反向传播算法对模型进行训练,从而实现对复杂数据的高层次抽 机器学习 深度学习 强化学习 深度学习的关键:无监督深度学习简介(附Python代码) 介绍作为数据科学...
2. 第二步和第三步,对应的就是正常深度学习的执行过程了,即先初始化参数,然后跑多个 epoch 去迭代参数减少 loss。 50 行极简深度学习框架 因此,我们尝试去实现一个最简深度学习框架,来解决我们求解数据集 (1,2), (2,4), (3,6) 数据分布的问题。 # !/usr/bin/env python3 # framework def forward(...
《 python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。…
使用10 行 Python 代码构建你的第一个深度学习模型 今天的我们的目标是使用最少的代码,实现一个深度学习模型,完成手写数字识别的功能。 1. 使用 TensorFlow 2.0 安装TensorFlow2.0. 代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow==2.0.0-rc0 然后呢,我们需要一个编辑器来写代码,强力推荐 Jupyter Notebook,简单易...
这引出了梯度下降的方法。几乎每一个深度学习模型中都在使用这个原则。写成Python：这里要注意的是learning_rate。通过沿斜率相反方向接近最小值。此外，越接近最小值，斜率越小。每一步都会减少，因为斜率向零趋近。num_iterations 是达到最小值前的预计迭代次数。线性回归 通过组合最小二乘法和梯度下降法，就可以...
2. python实现 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_mldatafromsklearn.utils.extmathimportsafe_sparse_dotdeftrain_y(y_true): y_ohe = np.zeros(10) y_ohe[int(y_true)] =1returny_ohe mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home='./for_my_own_nn_data/') ...
在深度学习中,数据的预处理和增强是提升模型性能的关键步骤。我们使用ImageDataGenerator进行图像的归一化和增强。 python 复制代码 # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( www.yuanyets.com/LFLSc6/ rescale=1./255, rotation_range=40,
学习这段代码之前,我们首先通过这个模拟器交互学习一到两个小时来掌握神经网络的核心逻辑。然后阅读Trask 的博客,然后再阅读四次。需要注意到,X_XOR 数据中添加的参数 [1] 是偏置神经元,它们等价于线性函数中的常数项。 Python import numpy as np X_XOR = np.array([[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1],...